| 研究課題/領域番号 |
19K20420
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| 研究機関 | 福井大学 |
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研究代表者 |
長谷川 達人 福井大学, 学術研究院工学系部門, 講師 (10736862)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | 学習支援システム / コンテキストアウェアネス / 行動認識 / 深層学習 |
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| 研究実績の概要 |
1. 深層学習を用いた行動認識の高度化
(1)センサから学習者の行動や心理状態，周囲環境を推定するコンテキストアウェアネス技術は学習支援に有用である．本研究では，特に行動認識に焦点を当て，スマートフォンの加速度センサを用いた行動認識を深層学習を用いて高度化する研究を行った．特に，Convolutional Neural Network（CNN）を用いた基本行動認識の最良モデルの検証や，Deep Metric Learningを用いた行動認識手法を開発した．
2. m-learningにおける最適な復習タイミングに関する検討
(1)英単語学習を行うAndroidアプリケーションを開発した．(2)同アプリ上で解答時間や解答時の確信度等を収集する基盤を開発した．(2)同アプリ上で復習の促しを行う通知機能を実装し，通知時のコンテキスト収集基盤を開発した．特に，通知送信時の行動認識結果や，フォアグラウンドアプリの収集を行うことで，通知需要率との相関分析が行える点が特徴である．
3. ドメインの違いによる確信度推定手法の検討
(1)英単語四択課題において確信度推定を行う際に解答所要時間が重要な特徴で有ることが従来研究でわかっている．一方，解答所要時間は入出力デバイスや表示方法により異なることから，計測ドメインの違いが推定精度に悪影響を与える可能性がある．本研究では，ドメインの違いによる影響を考察するため，新たにWebベースの英単語学習システムの開発を行い，データ計測環境を整えた．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
複数の研究方針を並列して順調に進めることができている．
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| 今後の研究の推進方策 |
1. 行動認識の高度化：引き続き深層学習を用いた行動認識及び学習者の心理状態や周囲環境認識技術の開発を進める．
2. m-learningにおける最適な通知タイミング：本年度はデータ収集アプリケーション開発が完了していることから，アプリケーションの改良及び，データ収集実験を執り行う．
3. ドメインの違いによる確信度推定手法：本年度はデータ収集アプリケーション開発が完了していることから，アプリケーションの改良及び，データ収集実験を執り行う．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
当初参加を予定していた学会発表に投稿が間に合わなかったため．
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